ویدیوهای آموزشی هوش مصنوعی
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULyr_ftxpHB6DumOq1Zz2hq
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULyr_ftxpHB6DumOq1Zz2hq
YouTube
🔥Artificial Intelligence [2026 Updated] | Artificial Intelligence Course | Artificial Intelligence And Machine Learning Tutorials…
🔥 Explore the Artificial Intelligence Training and Certification Program Start your AI learning journey here: https://www.simplilearn.com/certifications/gene...
هوش مصنوعی با پایتون | یادگیری دنباله ای
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLHHEH8A1pSa71KzMXHtU6-jJEjlzNdYhw
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLHHEH8A1pSa71KzMXHtU6-jJEjlzNdYhw
YouTube
Artificial Intelligence with Python | Sequence Learning - YouTube
Enter and explore the fascinating world of intelligent apps with Artificial Intelligence with Python.This course takes a concept-based, explanation-focused a...
پنجم اسفندماه، روز بزرگداشت دانشمند بزرگ ایرانی «خواجه نصرالدین طوسی» و «روز مهندس» گرامی باد🌹
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
شبکه عصبی
یک شبکه عصبی یک شبکه یا مدار نورون است یا به معنای مدرن یک شبکه عصبی مصنوعی است که از نورون های مصنوعی یا گره تشکیل شده است.بنابراین یک شبکه عصبی، یک شبکه عصبی بیولوژیکی است که از نورونهای واقعی بیولوژیک یا شبکه عصبی مصنوعی برای حل مسائل هوش مصنوعی (AI) تشکیل شده است. اتصالات نورون بیولوژیکی به عنوان وزن مدل سازی می شوند. وزن مثبت یک اتصال هیجان انگیز را نشان می دهد، در حالی که مقادیر منفی به معنی ارتباطات مهار کننده است. تمام ورودی ها با وزن و جمع بندی شده اند. این فعالیت به عنوان یک ترکیب خطی نامیده می شود. در نهایت، یک تابع فعال سازی دامنه خروجی را کنترل می کند. به عنوان مثال، محدوده قابل قبول خروجی معمولا بین 0 و 1 است، یا می تواند -1 و 1 باشد.
بر خلاف محاسبات مدل فون نویمان، شبکه های عصبی مصنوعی حافظه و پردازش را جدا نمی کنند و از طریق جریان سیگنال ها از طریق اتصالات خالص، به نوعی شباهت به شبکه های بیولوژیکی دارند.
این شبکه های مصنوعی ممکن است برای مدل سازی پیش بینی شده، کنترل تطبیقی و برنامه های کاربردی استفاده شود که از طریق یک مجموعه داده می توان آنها را آموزش داد. خودآموزی ناشی از تجربه در شبکه ها می تواند رخ دهد، که می تواند نتیجه گیری از یک مجموعه پیچیده و به ظاهر بی ارتباط از مجموعه اطلاعات است.
شبکه های عصبی و هوش مصنوعی
یک شبکه عصبی (NN)، در مورد نورونهای مصنوعی به نام شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یا شبکۀ عصبی شبیه سازی شده (SNN)، یک گروه متصل از نورون های طبیعی یا مصنوعی است که از یک مدل ریاضی یا محاسباتی برای پردازش اطلاعات بر اساس یک رویکرد اتصالی به محاسبات. در اغلب موارد ANN یک سیستم سازگار است که ساختار آن براساس اطلاعات خارجی یا داخلی است که از طریق شبکه جریان می یابد.
در شرایط عملی تر، شبکه های عصبی مدل سازی داده های آماری غیر خطی یا ابزار تصمیم گیری است. آنها می توانند برای مدل سازی روابط پیچیده بین ورودی ها و خروجی ها یا یافتن الگوها در داده ها استفاده شوند.
یک شبکه عصبی مصنوعی شامل یک شبکه از عناصر پردازش ساده (نورون های مصنوعی) است که می تواند رفتار پیچیده جهانی را نشان دهد، که توسط اتصالات بین عناصر پردازش و پارامترهای عنصر تعیین می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
یک شبکه عصبی یک شبکه یا مدار نورون است یا به معنای مدرن یک شبکه عصبی مصنوعی است که از نورون های مصنوعی یا گره تشکیل شده است.بنابراین یک شبکه عصبی، یک شبکه عصبی بیولوژیکی است که از نورونهای واقعی بیولوژیک یا شبکه عصبی مصنوعی برای حل مسائل هوش مصنوعی (AI) تشکیل شده است. اتصالات نورون بیولوژیکی به عنوان وزن مدل سازی می شوند. وزن مثبت یک اتصال هیجان انگیز را نشان می دهد، در حالی که مقادیر منفی به معنی ارتباطات مهار کننده است. تمام ورودی ها با وزن و جمع بندی شده اند. این فعالیت به عنوان یک ترکیب خطی نامیده می شود. در نهایت، یک تابع فعال سازی دامنه خروجی را کنترل می کند. به عنوان مثال، محدوده قابل قبول خروجی معمولا بین 0 و 1 است، یا می تواند -1 و 1 باشد.
بر خلاف محاسبات مدل فون نویمان، شبکه های عصبی مصنوعی حافظه و پردازش را جدا نمی کنند و از طریق جریان سیگنال ها از طریق اتصالات خالص، به نوعی شباهت به شبکه های بیولوژیکی دارند.
این شبکه های مصنوعی ممکن است برای مدل سازی پیش بینی شده، کنترل تطبیقی و برنامه های کاربردی استفاده شود که از طریق یک مجموعه داده می توان آنها را آموزش داد. خودآموزی ناشی از تجربه در شبکه ها می تواند رخ دهد، که می تواند نتیجه گیری از یک مجموعه پیچیده و به ظاهر بی ارتباط از مجموعه اطلاعات است.
شبکه های عصبی و هوش مصنوعی
یک شبکه عصبی (NN)، در مورد نورونهای مصنوعی به نام شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یا شبکۀ عصبی شبیه سازی شده (SNN)، یک گروه متصل از نورون های طبیعی یا مصنوعی است که از یک مدل ریاضی یا محاسباتی برای پردازش اطلاعات بر اساس یک رویکرد اتصالی به محاسبات. در اغلب موارد ANN یک سیستم سازگار است که ساختار آن براساس اطلاعات خارجی یا داخلی است که از طریق شبکه جریان می یابد.
در شرایط عملی تر، شبکه های عصبی مدل سازی داده های آماری غیر خطی یا ابزار تصمیم گیری است. آنها می توانند برای مدل سازی روابط پیچیده بین ورودی ها و خروجی ها یا یافتن الگوها در داده ها استفاده شوند.
یک شبکه عصبی مصنوعی شامل یک شبکه از عناصر پردازش ساده (نورون های مصنوعی) است که می تواند رفتار پیچیده جهانی را نشان دهد، که توسط اتصالات بین عناصر پردازش و پارامترهای عنصر تعیین می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
معرفی شبکه عصبی به مبتدیان
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/playlist?list=PLxt59R_fWVzT9bDxA76AHm3ig0Gg9S3So
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/playlist?list=PLxt59R_fWVzT9bDxA76AHm3ig0Gg9S3So
YouTube
Beginner Introduction to Neural Networks
Share your videos with friends, family, and the world
چگونه یک شبکه عصبی ایجاد کنیم
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=vcZub77WvFA
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=vcZub77WvFA
YouTube
How to Make a Neural Network (LIVE)
In this video, we're gonna make a neural network in Python from scratch! Code for this video is here: https://github.com/llSourcell/make_a_neural_net_live_de...
ساخت یک شبکه عصبی از ابتدا در پایتون
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=262XJe2I2D0
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
https://www.youtube.com/watch?v=262XJe2I2D0
YouTube
Building a Neural Network from Scratch in Python
We're gonna use python to build a simple 3-layer feedforward neural network to predict the next number in a sequence. We'll go over the concepts involved, the theory, and the applications. Lead by: Siraj Raval of Sirajology
https://www.youtube.com/chann…
https://www.youtube.com/chann…
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین (ML) مطالعه علمی الگوریتم ها و مدل های آماری است که سیستم های کامپیوتری به طور موثر برای انجام یک کار خاص بدون استفاده از دستورالعمل های صریح، با استفاده از الگوهای و استنتاج ها، تکیه می کنند. این به عنوان یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی دیده می شود.الگوریتم های یادگیری ماشین یک مدل ریاضی از داده های نمونه ای، که به عنوان "داده های آموزشی" شناخته می شوند، تا پیش بینی ها یا تصمیمات را بدون اینکه به صراحت برای انجام کار برنامه ریزی شوند، پیش بینی کنند.الگوریتم های یادگیری ماشین ها در برنامه های فیلتر ایمیل، تشخیص نفوذگران شبکه و بینایی کامپیوتری استفاده می شود، جایی که الگوریتم دستورالعمل های خاصی برای انجام این کار امکان پذیر نیست. یادگیری ماشین به طور دقیق به آمار محاسباتی مرتبط است، که بر پیش بینی های استفاده از رایانه ها تمرکز دارد.مطالعه بهینه سازی ریاضی ارائه روش ها، تئوری و حوزه های کاربردی را به زمینه یادگیری ماشین می باشد.داده کاوی زمینه مطالعه در یادگیری ماشین است و بر تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی از طریق یادگیری بی ناظر تمرکز دارد.در برنامه کاربردی خود در زمینه مشاغل تجاری، یادگیری ماشین نیز به عنوان تجزیه و تحلیل پیش بینی می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
یادگیری ماشین (ML) مطالعه علمی الگوریتم ها و مدل های آماری است که سیستم های کامپیوتری به طور موثر برای انجام یک کار خاص بدون استفاده از دستورالعمل های صریح، با استفاده از الگوهای و استنتاج ها، تکیه می کنند. این به عنوان یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی دیده می شود.الگوریتم های یادگیری ماشین یک مدل ریاضی از داده های نمونه ای، که به عنوان "داده های آموزشی" شناخته می شوند، تا پیش بینی ها یا تصمیمات را بدون اینکه به صراحت برای انجام کار برنامه ریزی شوند، پیش بینی کنند.الگوریتم های یادگیری ماشین ها در برنامه های فیلتر ایمیل، تشخیص نفوذگران شبکه و بینایی کامپیوتری استفاده می شود، جایی که الگوریتم دستورالعمل های خاصی برای انجام این کار امکان پذیر نیست. یادگیری ماشین به طور دقیق به آمار محاسباتی مرتبط است، که بر پیش بینی های استفاده از رایانه ها تمرکز دارد.مطالعه بهینه سازی ریاضی ارائه روش ها، تئوری و حوزه های کاربردی را به زمینه یادگیری ماشین می باشد.داده کاوی زمینه مطالعه در یادگیری ماشین است و بر تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی از طریق یادگیری بی ناظر تمرکز دارد.در برنامه کاربردی خود در زمینه مشاغل تجاری، یادگیری ماشین نیز به عنوان تجزیه و تحلیل پیش بینی می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
فیلم آموزشی یادگیری ماشین
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULYYgj13YHUWmRePqiu8Ddy
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULYYgj13YHUWmRePqiu8Ddy
YouTube
🔥Machine Learning Tutorial | Machine Learning For Beginners | Machine Learning Projects | Machine Learning Course Playlist 2025…
🔥🔥Explore Machine Learning Course By Simplilearn: https://www.simplilearn.com/ai-and-machine-learning?utm_campaign=MachineLearning&utm_medium=Description&utm...
الگوریتم های یادگیری ماشین
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULNa6MHQAZSOBxzB6HHFXj4
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLEiEAq2VkUULNa6MHQAZSOBxzB6HHFXj4
YouTube
Machine Learning Algorithms [2025 Updated] | Machine Learning Algorithms For Data Science
The Machine Learning Playlist is an exhaustive, carefully curated collection of tutorials designed to guide learners through the intricate world of machine l...
آموزش یادگیری ماشین در پایتون
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOHUfd-g8GUpKI3hHOwM_9Dn
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOHUfd-g8GUpKI3hHOwM_9Dn
YouTube
Machine Learning Tutorial in Python | Edureka
This Edureka playlist on "Machine Learning Tutorial in Python" helps you gain expertise in various types of machine learning algorithms like supervised, unsu...
یادگیری ماشین با پایتون
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v
YouTube
Machine Learning with Python
Share your videos with friends, family, and the world
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق (همچنین به عنوان یادگیری سازه ای عمیق یا یادگیری سلسله مراتبی شناخته شده) بخشی از یک خانواده وسیع تر از روش های یادگیری ماشین بر اساس بازنمایی داده های یادگیری است، در مقایسه با الگوریتم های خاص کار. یادگیری می تواند تحت نظارت، نیمه نظارت و یا نظارت بی نظارت باشد.
معماری های فراشناختی مانند شبکه های عصبی عمیق، شبکه های عصبی اعتقادی و شبکه های عصبی مجدد در زمینه هایی از قبیل بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، تشخیص صوتی، فیلتر کردن شبکه های اجتماعی، ترجمه ماشین، بیوانفورماتیک، طراحی دارو، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی ، بازرسی مواد و برنامه های بازی تخته، جایی که نتایج آنها قابل مقایسه و بعضی اوقات برتر از کارشناسان انسانی است.
مدل های یادگیری عمیق به وضوح الگوی متفاوتی از پردازش اطلاعات و الگوهای ارتباطی در سیستم های عصبی بیولوژیک هستند، اما تفاوت های متفاوتی از خواص ساختاری و عملکرد مغزهای بیولوژیکی (به ویژه مغز انسان) دارند که آنها را با شواهد علوم اعصاب ناسازگار می سازد.
شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) یا سیستم های اتصالیست، سیستم های محاسباتی هستند که توسط شبکه های عصبی بیولوژیکی ساخته شده اند که مغز حیوانات را تشکیل می دهند. چنین سیستمی (به تدریج توانایی خود را بهبود می بخشد) به انجام وظایف با در نظر گرفتن نمونه ها، به طور کلی بدون برنامه ریزی خاص کار. برای مثال، در تشخیص تصویر، آنها ممکن است یاد بگیرند که تصاویری را که حاوی گربه ها هستند را با تجزیه و تحلیل تصاویر نمونه که به صورت دستی به عنوان گربه یا گربه نامگذاری شده اند و با استفاده از نتایج تحلیلی برای شناسایی گربه ها در تصاویر دیگر یاد بگیرند. آنها اغلب در برنامه های کاربردی دشوار است که با الگوریتم کامپیوتری سنتی با استفاده از برنامه ریزی مبتنی بر قانون بیان می شوند.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
یادگیری عمیق (همچنین به عنوان یادگیری سازه ای عمیق یا یادگیری سلسله مراتبی شناخته شده) بخشی از یک خانواده وسیع تر از روش های یادگیری ماشین بر اساس بازنمایی داده های یادگیری است، در مقایسه با الگوریتم های خاص کار. یادگیری می تواند تحت نظارت، نیمه نظارت و یا نظارت بی نظارت باشد.
معماری های فراشناختی مانند شبکه های عصبی عمیق، شبکه های عصبی اعتقادی و شبکه های عصبی مجدد در زمینه هایی از قبیل بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی، تشخیص صوتی، فیلتر کردن شبکه های اجتماعی، ترجمه ماشین، بیوانفورماتیک، طراحی دارو، تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی ، بازرسی مواد و برنامه های بازی تخته، جایی که نتایج آنها قابل مقایسه و بعضی اوقات برتر از کارشناسان انسانی است.
مدل های یادگیری عمیق به وضوح الگوی متفاوتی از پردازش اطلاعات و الگوهای ارتباطی در سیستم های عصبی بیولوژیک هستند، اما تفاوت های متفاوتی از خواص ساختاری و عملکرد مغزهای بیولوژیکی (به ویژه مغز انسان) دارند که آنها را با شواهد علوم اعصاب ناسازگار می سازد.
شبکه های عصبی مصنوعی (ANNs) یا سیستم های اتصالیست، سیستم های محاسباتی هستند که توسط شبکه های عصبی بیولوژیکی ساخته شده اند که مغز حیوانات را تشکیل می دهند. چنین سیستمی (به تدریج توانایی خود را بهبود می بخشد) به انجام وظایف با در نظر گرفتن نمونه ها، به طور کلی بدون برنامه ریزی خاص کار. برای مثال، در تشخیص تصویر، آنها ممکن است یاد بگیرند که تصاویری را که حاوی گربه ها هستند را با تجزیه و تحلیل تصاویر نمونه که به صورت دستی به عنوان گربه یا گربه نامگذاری شده اند و با استفاده از نتایج تحلیلی برای شناسایی گربه ها در تصاویر دیگر یاد بگیرند. آنها اغلب در برنامه های کاربردی دشوار است که با الگوریتم کامپیوتری سنتی با استفاده از برنامه ریزی مبتنی بر قانون بیان می شوند.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
مقدمه ای بر یادگیری عمیق
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI
YouTube
MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning
Course lectures for MIT Introduction to Deep Learning. https://introtodeeplearning.com
چگونه می توان پیش بینی کرد
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3
YouTube
Intro to Deep Learning (Udacity Nanodegree)
Welcome to Intro to Deep Learning! This course is for anyone who wants to become a deep learning engineer. I'll take you from the very basics of deep learnin...
اصول اولیه یادگیری عمیق با پایتون، TensorFlow و Keras
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfhTox0AjmQ6tvTgMBZBEXN
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfhTox0AjmQ6tvTgMBZBEXN
YouTube
Deep Learning basics with Python, TensorFlow and Keras
Share your videos with friends, family, and the world
یادگیری عمیق با پایتون
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLIG2x2RJ_4LSRIZiVAHH4qWQSLLfrYLnh
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLIG2x2RJ_4LSRIZiVAHH4qWQSLLfrYLnh
YouTube
Deep Learning with Python
Share your videos with friends, family, and the world
یادگیری عمیق با پایتون، TensorFlow
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOEX8BKDplfG86ky8s7Oxbzg
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOEX8BKDplfG86ky8s7Oxbzg
YouTube
Deep Learning With TensorFlow Videos
This Deep learning With Tensorflow videos playlist will help you to learn the basic concepts of Deep Learning, TensorFlow, the main functions, operations and...
تجزیه و تحلیل داده ها
تجزیه و تحلیل داده ها یک فرایند بازرسی، پاک سازی، تبدیل و مدل سازی داده ها با هدف کشف اطلاعات مفید، اطلاع رسانی به نتیجه گیری و حمایت از تصمیم گیری است. تجزیه و تحلیل داده ها دارای جنبه ها و رویکردهای متعددی است و شامل تکنیک های گوناگون تحت نام های مختلف است، در حالیکه در حوزه های کسب و کار، علم و علوم اجتماعی مورد استفاده قرار می گیرد. در کسب و کار امروز، تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در تصمیم گیری های علمی و کمک به کسب و کار برای رسیدن به عملکرد موثر بازی می کند.
داده کاوی یک روش تجزیه و تحلیل داده ای خاص است که بر مدل سازی و کشف دانش برای اهداف پیش بینی، و نه صرفا توصیفی تمرکز دارد، در حالی که هوش تجاری تجزیه و تحلیل داده ها را پوشش می دهد که به شدت به تجمع بستگی دارد، و تمرکز اصلی بر اطلاعات کسب و کار است. در برنامه های آماری، تجزیه و تحلیل داده ها را می توان به آمار توصیفی، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) و تجزیه و تحلیل داده های تایید (CDA) تقسیم کرد. EDA بر کشف ویژگی های جدید در داده ها تمرکز می کند در حالی که CDA بر تأیید یا تقلید فرضیه های موجود متمرکز است. تجزیه و تحلیل پیش بینی شده بر استفاده از مدل های آماری برای پیش بینی یا طبقه بندی پیش بینی تمرکز می کند، در حالی که تجزیه و تحلیل متن روش های آماری، زبانی و ساختاری را برای استخراج و طبقه بندی اطلاعات از منابع متنی، گونه ای از داده های بدون ساختار تمرکز می کند. تمام موارد فوق انواع داده تجزیه و تحلیل است.
یکپارچه سازی داده ها یک پیشرو در تجزیه و تحلیل داده ها است [مطابق با آن؟] و تجزیه و تحلیل داده ها به طور دقیق با چیدمان داده ها و انتشار داده ها ارتباط دارد. تجزیه و تحلیل داده ها اصطلاح گاهی به عنوان یک هم نام برای مدل سازی داده ها استفاده می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
تجزیه و تحلیل داده ها یک فرایند بازرسی، پاک سازی، تبدیل و مدل سازی داده ها با هدف کشف اطلاعات مفید، اطلاع رسانی به نتیجه گیری و حمایت از تصمیم گیری است. تجزیه و تحلیل داده ها دارای جنبه ها و رویکردهای متعددی است و شامل تکنیک های گوناگون تحت نام های مختلف است، در حالیکه در حوزه های کسب و کار، علم و علوم اجتماعی مورد استفاده قرار می گیرد. در کسب و کار امروز، تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در تصمیم گیری های علمی و کمک به کسب و کار برای رسیدن به عملکرد موثر بازی می کند.
داده کاوی یک روش تجزیه و تحلیل داده ای خاص است که بر مدل سازی و کشف دانش برای اهداف پیش بینی، و نه صرفا توصیفی تمرکز دارد، در حالی که هوش تجاری تجزیه و تحلیل داده ها را پوشش می دهد که به شدت به تجمع بستگی دارد، و تمرکز اصلی بر اطلاعات کسب و کار است. در برنامه های آماری، تجزیه و تحلیل داده ها را می توان به آمار توصیفی، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) و تجزیه و تحلیل داده های تایید (CDA) تقسیم کرد. EDA بر کشف ویژگی های جدید در داده ها تمرکز می کند در حالی که CDA بر تأیید یا تقلید فرضیه های موجود متمرکز است. تجزیه و تحلیل پیش بینی شده بر استفاده از مدل های آماری برای پیش بینی یا طبقه بندی پیش بینی تمرکز می کند، در حالی که تجزیه و تحلیل متن روش های آماری، زبانی و ساختاری را برای استخراج و طبقه بندی اطلاعات از منابع متنی، گونه ای از داده های بدون ساختار تمرکز می کند. تمام موارد فوق انواع داده تجزیه و تحلیل است.
یکپارچه سازی داده ها یک پیشرو در تجزیه و تحلیل داده ها است [مطابق با آن؟] و تجزیه و تحلیل داده ها به طور دقیق با چیدمان داده ها و انتشار داده ها ارتباط دارد. تجزیه و تحلیل داده ها اصطلاح گاهی به عنوان یک هم نام برای مدل سازی داده ها استفاده می شود.
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
تجزیه و تحلیل داده ها
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLm5jvBcjgJBUmtV_GSwbrsH4MwbACAkDH
جهت حمایت از ما کانال را به دیگران معرفی کنید.
@Pythonforeveryone
🌐https://www.youtube.com/playlist?list=PLm5jvBcjgJBUmtV_GSwbrsH4MwbACAkDH
YouTube
Data Analytics - YouTube